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Enregistrement W3004218015 · doi:10.5194/acp-20-7035-2020

Seasonal stratospheric ozone trends over 2000–2018 derived from several merged data sets

2020· article· en· W3004218015 sur OpenAlexafffund
Monika E. Szeląg, Viktoria Sofieva, D. A. Degenstein, Chris Roth, Sean Davis, L. Froidevaux

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyAcademy of FinlandCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésStratosphereLatitudeEnvironmental scienceAtmospheric sciencesClimatologyAltitude (triangle)OzoneSeasonalityEquinoxOzone layerGeographyMeteorologyGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we analyze the seasonal dependence of ozone trends in the stratosphere using four long-term merged data sets, SAGE-CCI-OMPS, SAGE-OSIRIS-OMPS, GOZCARDS, and SWOOSH, which provide more than 30 years of monthly zonal mean ozone profiles in the stratosphere. We focus here on trends between 2000 and 2018. All data sets show similar results, although some discrepancies are observed. In the upper stratosphere, the trends are positive throughout all seasons and the majority of latitudes. The largest upper-stratospheric ozone trends are observed during local winter (up to 6 % per decade) and equinox (up to 3 % per decade) at mid-latitudes. In the equatorial region, we find a very strong seasonal dependence of ozone trends at all altitudes: the trends vary from positive to negative, with the sign of transition depending on altitude and season. The trends are negative in the upper-stratospheric winter (−1 % per decade to −2 % per decade) and in the lower-stratospheric spring (−2 % per decade to −4 % per decade), but positive (2 % per decade to 3 % per decade) at 30–35 km in spring, while the opposite pattern is observed in summer. The tropical trends below 25 km are negative and maximize during summer (up to −2 % per decade) and spring (up to −3 % per decade). In the lower mid-latitude stratosphere, our analysis points to a hemispheric asymmetry: during local summers and equinoxes, positive trends are observed in the south (+1 % per decade to +2 % per decade), while negative trends are observed in the north (−1 % per decade to −2 % per decade). We compare the seasonal dependence of ozone trends with available analyses of the seasonal dependence of stratospheric temperature trends. We find that ozone and temperature trends show positive correlation in the dynamically controlled lower stratosphere and negative correlation above 30 km, where photochemistry dominates. Seasonal trend analysis gives information beyond that contained in annual mean trends, which can be helpful in order to better understand the role of dynamical variability in short-term trends and future ozone recovery predictions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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